很多人听见“数据分析”就要一窝蜂地去学，结果自学了一通啥也没学到啥。
原因是啥呢？不成体系！
今天小编就系统的整理了学习数据分析的书籍，可分为入门、根底、中级、高阶四个阶段，可以让你根据不同的根底和水平，有选择性的去学习。
相信看完之后，你肯定会这么说：数据分析也没那么难嘛！
书单列表：
1.《大家来学R》
2.《深化浅出统计学》
3.《深化浅出数据分析》
4.《集体智慧编程》
5.《MySQL必知必会》
6.《Python for Data Analysis》
7.《Storytelling with Data》
8.《MySQL必知必会》
9.《Python for Data Analysis》
10.《用图表说话》
11.《商业仪表盘可视化处置方案》
12.《R学习书》
以上数据分析电子书籍，我直接打包放在这里面了 （还在持续更新中...）
想要的同学，私信回复“电子书”，可自行领取哟～
一、入门篇
1.《大家来学R》
评价：我在听说Python之前就已经学习R了，因而在我心中，它占据了一个特殊的位置，而贾里德·兰德的《大家来学R》在其中起了很大的作用。我从一个朋友那里得到了这本书，并且很快被它精彩的写作所吸引了。它声称是写给“大家”的，实至名归。假设你没有技术和统计学背景的话，这是一本很好的书。
推荐指数：五颗星
2.《深化浅出统计学》
评价：此书比较通俗易懂，适宜非专业人士的统计学入门；书中的很多案例和习题比较好，能从简单的角度论述复杂的概率统计的理论知识。
推荐指数：五颗星
3.《深化浅出数据分析》
评价：以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展示优秀的数据分析人员应知应会的技术。
推荐指数：四颗星
二、根底篇
1. 《集体智慧编程》
评价：好书,介绍一些常用算法的使用方法,如神经网络,支持向量机,模仿退火,遗传算法等.对普通读者已经够了。
推荐指数：五颗星
2. 《MySQL必知必会》
评价：不到250页的小册子，教会你怎么用SQL语句操作MySQL。看完这本书根本就可以说是入门了。
推荐指数：四颗星
3. 《Python for Data Analysis》
评价：这本书是Pandas的模块作者写的书。主要介绍了numpy和pandas模块，逻辑挺明晰的，实操性应该挺强。
推荐指数：四颗星
三、中级篇
1.《Storytelling with Data》
评价：作者是前Google人力分析团队经理，曾任银行和私募基金分析师，曾在马里兰艺术学院教授信息可视化课程，书写的非常好。
推荐指数：五颗星
2.《数据开掘导论》
评价：这本书根本上涵盖了数据开掘的许多经典算法，分类，聚类，关联规则。比较适宜对数据开掘感兴趣的人，这本书看完之后根本上就可以停止对数据的分析，开掘了。
推荐指数：五颗星
3. 《数据科学的R编程》
评价：只要是稍稍听说过R编程的人都将会接触到哈德利·韦翰的成果，他在这个语言的成就是无独有偶的 – 关于他我可以滔滔不绝，怎么竭力推荐这本书都不为过。你将学会如何导入不同品种的数据进R和不同的数据构造以及如何转变、可视化与建模你的数据。因而，这是一本通过R编程学习数据科学的书，特别好。
推荐指数：五颗星
四、高阶篇
1.《用图表说话》
评价：作者[美]基恩·泽拉兹尼，2008年出版，京东上搜到的2018年是第18次重印，可以说是畅销10余年。这本书不是教你画图技巧的书，而是将技巧和理念系统结合起来的书，一句话总结，它不是授之以鱼，而是授之以渔。
推荐指数：五颗星
2.《商业仪表盘可视化处置方案》
评价：本书的几位作者都是有着30多年实操经历的权威专家，他们曾协助数百个组织创建了有效的数据可视化工具，为很多实际问题提供了最佳处置方案。作者基于真实商业情景组织全书内容，书中囊括了几十个不同的行业和平台，提供了很多实用有效的可视化案例。当你需要创建有效的商业仪表盘时，本书可以为你提供全面可信的参考。
推荐指数：五颗星
3.《R学习书》
评价：《R学习书》很好地完善了你的数据科学书单，它包含了200多个实在可行的小技巧来协助你着手用R分析和操作数据，每个技巧都眼于一个不同的问题。不论是学习新的编程技巧还是刷新你的观念，这本书适宜每个人，因而，它对初学者、中级和高级专业人士有着同样的意义。
推荐指数：四颗星
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